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<title>Art&iacute;culo N</title>
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</head>
<body><p align="center"><font face="verdana" size="4"><b> USO DA L&Oacute;GICA FUZZY NA CARACTERIZAÇÃO DO AMBIENTE PRODUTIVO
                      PARA MATRIZES GESTANTES </b></font></p>
<p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>
            H&Eacute;LITON PANDORFI1, IRAN J. O. SILVA2, CRISTIANE GUISELINI3,
                             SONIA M. S. PIEDADE4
<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b> Resumo </b></font></p>
<p align="justify"><font face="verdana" size="2">
 O objetivo desta pesquisa consistiu na avaliação do ambiente de alojamento, estimando
as condições favor&aacute;veis ao melhor desempenho de matrizes gestantes. O experimento foi realizado
no per&iacute;odo compreendido entre 4-1 e 11-3-2005, em propriedade de produção industrial de su&iacute;nos,
localizada no munic&iacute;pio de Elias Fausto - SP. A pesquisa foi desenvolvida no setor de gestação,
com 24 matrizes prim&iacute;paras, 12 fêmeas alojadas em baias individuais (T1) e 12 em baias coletivas
(T2). O trabalho foi dividido em duas etapas, em função da forma de avaliação dos dados: an&aacute;lise
bioclim&aacute;tica e da qualidade do ar, e estimativa dos padrões de conforto t&eacute;rmico ambiental. As
vari&aacute;veis bioclim&aacute;ticas T (oC), UR (%), Tgn (oC) e fisiol&oacute;gicas, taxa respirat&oacute;ria (mov min-1) e
temperatura retal (oC) apontam o sistema de confinamento em baias coletivas como o que
possibilitou melhor condicionamento t&eacute;rmico natural às matrizes em gestação. O uso da teoria dos
conjuntos fuzzy permitiu que se fizesse inferência entre os dados resultantes do trabalho
experimental com os estabelecidos pela literatura, por interm&eacute;dio de base de regras, para a
determinação do conforto ambiental aplicado a matrizes na fase de gestação.
</font></p>
<br><p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b> PALAVRAS-CHAVE:</b> conforto t&eacute;rmico, l&oacute;gica fuzzy, suinocultura. </font></p>
<br>

           THE USE OF FUZZY LOGIC FOR THE PRODUCTIVE ENVIRONMENT
                    CHARACTERIZATION FOR PREGNANT SOWS
</font></p>
<br><p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b> ABSTRACT </b></font></p>
<p align="justify"><font face="verdana" size="2">
 The objective of this research was to estimate the environment of housing systems
for pregnant sows, as well as variables that have effect on production system. The trial was
conducted out from January 4th to March 11th 2005 in a specialized farm in industrial production of
pork, located in Elias Fausto City, São Paulo State. In gestation facility 24 gilts were allocated: 12
in individual stalls (T1) and 12 in group housing (T2). Basically, this study was divided in two
steps in function of the way chosen for data analysis: bioclimatic and air quality analysis; and
prediction for environmental thermal comfort patterns. The environmental variables (T, oC; UR, %;
Tgn, oC) and physiological (respiratory rate, mov min-1; rectal temperature, oC) indicated that the
group housing led to be the better natural thermal environment for pregnant gilts. The fuzzy set
theory permitted to compare experimental data with those reported in the literature through rules
that establish environment thermal comfort for sows during gestation.
</font></p>
<br><p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b> KEYWORDS: thermal comfort, fuzzy logic, swine production. </font></p>
<br>


INTRODUÇÃO
     O ambiente de criação intensivo possui influência direta na condição de conforto e bem-estar
animal, promovendo a manutenção do balanço t&eacute;rmico no interior das instalações, na qualidade
qu&iacute;mica do ar e na expressão de seus comportamentos naturais, afetando o desempenho produtivo e
reprodutivo dos su&iacute;nos.


_______________________
1
  Engo Agrônomo, Prof. Doutor, Departamento de Tecnologia Rural, UFRPE, R. Dom Manoel de Medeiros, s/n, Recife - PE, Fone:
  (0XX81)3320.6261, pandorfi@ufrpe.br
2
  Engo Agr&iacute;cola, Prof. Doutor, Departamento de Engenharia Rural, NUPEA - ESALQ/USP, Piracicaba - SP.
3
  Engo Agrônomo, Doutor, F&iacute;sica do Ambiente Agr&iacute;cola, ESALQ/USP, Piracicaba - SP.
4
  Engo Agrônomo, Prof. Doutor, Departamento de Ciências Exatas, NUPEA - ESALQ/USP, Piracicaba - SP.
Recebido pelo Conselho Editorial em: 23-8-2005
Aprovado pelo Conselho Editorial em: 4-12-2006


      BALDWIN (1979) dividiu os componentes ambientais em f&iacute;sicos (temperatura, umidade,
ventilação, tipologia das instalações) e sociais (hierarquia, tamanho e composição do grupo,
presença ou ausência de animais estranhos) e introduziu o item manejo (dieta, formas de
arraçoamento e desmame). O ambiente f&iacute;sico, por abranger os elementos meteorol&oacute;gicos que
afetam os mecanismos de transferência de calor, a regulação e o balanço t&eacute;rmico entre o animal e o
meio, exerce forte influência sobre o desempenho e a sa&uacute;de dos animais (ASHRAE, 1983).
      Frente às atuais demandas, não se pode mais considerar sistema de produção animal ou
cadeia produtiva, sem considerar o conceito de bem-estar na produção. Diante disso, as utilizações
de novas ferramentas da tecnologia da informação favorecem a acur&aacute;cia das pesquisas e o
desenvolvimento de sistemas especialistas para tomada de decisão.
      A teoria de conjuntos fuzzy foi introduzida por Lotfi Asker Zadeh, em 1965, como uma teoria
matem&aacute;tica aplicada a conceitos difusos. A partir da&iacute;, a pesquisa e a aplicação dessa teoria em
sistemas de informação têm crescido. Uma &aacute;rea de aplicação da teoria fuzzy &eacute; o chamado racioc&iacute;nio
aproximado, semelhante à forma do pensamento humano. Nesses casos, vari&aacute;veis lingü&iacute;sticas são
representadas por conjuntos fuzzy, interpretando uma vari&aacute;vel lingü&iacute;stica como uma vari&aacute;vel cujos
valores são palavras ou sentenças em linguagem natural, al&eacute;m da existência de variação nas opções
(ZADEH, 1965).
       Nesse sentido, a introdução dos conhecimentos da teoria dos conjuntos fuzzy mostra-se
inovadora. FIRK et al. (2003) relatam melhoria na previsão de inseminação em vacas leiteiras,
utilizando a base de dados de identificação de estro, comparado com m&eacute;todos convencionais.
CVETICANIN (2003) apresenta metodologia de pesagem eletrônica para gado, em que um
algoritmo foi desenvolvido utilizando a l&oacute;gica fuzzy. Para o dimensionamento de dietas para gado
em condições de semi-estabulação, CADENAS et al. (2003) estipularam um cen&aacute;rio, usando a
programação linear fuzzy, associada a processo de tomada de decisão. Essa ferramenta tamb&eacute;m
permitiu a an&aacute;lise da composição das vari&aacute;veis clim&aacute;ticas para estimar conforto t&eacute;rmico para
alojamento de aves poedeiras em produção (OLIVEIRA et al., 1997).
      Baseando-se nisso, o objetivo desta pesquisa consistiu na avaliação do ambiente de
alojamento, determinando as condições favor&aacute;veis ao melhor desempenho animal e na estimativa
de padrões de conforto aplicados a matrizes gestantes.

MATERIAL E M&Eacute;TODOS
      O experimento foi realizado em uma granja comercial, cuja principal atividade &eacute; a produção
industrial de su&iacute;nos, localizada no munic&iacute;pio de Elias Fausto - SP, apresentando latitude de
22o36&#8217;S, longitude de 47o36&#8217;W e altitude de 535 m. O clima da região &eacute; caracterizado como
mesot&eacute;rmico-Cwa (tropical de altitude), com temperatura do mês mais frio entre 3 e 18 oC, com
inverno seco e temperatura do mês mais quente maior que 22 oC, segundo classificação de
Köeppen (PEREIRA et al., 2002).
      O desenvolvimento da pesquisa foi na fase de gestação, no per&iacute;odo compreendido entre
4-1-2005 e 11-3-2005, com duração m&eacute;dia de 67 dias. O experimento foi dividido em duas etapas,
em função da forma de avaliação dos dados: an&aacute;lise bioclim&aacute;tica e da qualidade do ar nos
alojamentos, e estimativa dos padrões de conforto.
      Foram avaliados dois sistemas de confinamento, considerados neste trabalho como
tratamentos: confinamento em baias individuais de gestação (T1) e confinamento em baias
coletivas (T2). Como vari&aacute;veis-respostas a esses tratamentos, foram consideradas as relações
microclim&aacute;ticas e fisiol&oacute;gicas.
     As vari&aacute;veis meteorol&oacute;gicas foram registradas em intervalos de 15 min, na sala de gestação e
no ambiente externo, por meio de sensores instalados à altura de 1,30 m do piso (instalação), e a
1,50 m em abrigo meteorol&oacute;gico (exterior), conectados a uma plataforma autom&aacute;tica de registro de


dados: temperatura de bulbo seco (Tbs, oC), umidade relativa do ar (UR, %) e temperatura de globo
negro (Tgn, oC).
       As concentrações dos gases (O2, CH4, NH3, CO e H2S) foram registradas por meio de
sensores eletroqu&iacute;micos, instalados no centro geom&eacute;trico da instalação, à altura de 1,2 m do piso,
utilizando o equipamento Commander®, com detectores calibrados de f&aacute;brica com resolução de
1 ppm.
      A temperatura retal e a taxa respirat&oacute;ria das matrizes foram registradas semanalmente, às 9 h,
12 h e 17 h. As medidas de temperatura foram tomadas com aux&iacute;lio de um termômetro digital, Digi
Sense, modelo 8522-10, e a taxa respirat&oacute;ria, por observação visual direta e quantificação dos
movimentos min-1 por meio de um cronômetro digital Cronobio SW2018. Os animais foram
tomados para as avaliações de maneira aleat&oacute;ria, perfazendo amostragem de seis matrizes em cada
um dos tratamentos.
      A aplicação da l&oacute;gica fuzzy na avaliação do conforto animal permitiu an&aacute;lise conjunta das
vari&aacute;veis quantitativas de entrada (T, oC; UR, %; NH3, ppm; taxa respirat&oacute;ria, mov min-1) e
qualitativas de sa&iacute;da (conforto t&eacute;rmico). Para tanto, foi utilizado o Fuzzy Logic Toolbox do
MATLAB® 6.5 (AMENDOLA et al., 2005).
      Dessa forma, foram consideradas as classificações da condição do alojamento em: muito bom
(A), bom (B), regular (C) e ruim (D). Em seguida, construiu-se a matriz-demanda
(vari&aacute;veis-respostas) em que a classificação feita anteriormente foi substitu&iacute;da por um crit&eacute;rio de
pesos, pertencendo ao intervalo de 0 a 1, em que o valor 1 corresponde a 100% de veracidade da
afirmação. Dessa maneira, foi poss&iacute;vel construir uma simulação com maior flexibilidade, visto que
os pesos obtidos a partir da literatura podem inferir resultados mais pr&oacute;ximos da realidade em
relação à sensação de conforto, para as fêmeas em fase de gestação.
      Como passo seguinte, foi definida a matriz-oferta, caracterizando as vari&aacute;veis preditoras
(vari&aacute;veis meteorol&oacute;gicas, concentração de gases e fisiol&oacute;gicas) por termos lingü&iacute;sticos
apropriados (muito alto, alto, m&eacute;dio, baixo e muito baixo) que forneceram a indicação da existência
ou da ausência de condição em um ambiente estipulado. A base do desenvolvimento da simulação
foi a escolha de um cen&aacute;rio hipoteticamente ideal, com base nas atribuições de pesos, de acordo
com dados da literatura, o que permitiu inferir condições de conforto, estresse e suas interfaces.
     As vari&aacute;veis de entrada para os dados meteorol&oacute;gicos constitu&iacute;ram os intervalos                                             de
temperatura (oC) e umidade relativa do ar (%), de acordo com a estimativa das condições                                          de
conforto para matrizes gestantes. Todas as classificações foram estipuladas de acordo com                                        as
condições limites citadas nos trabalhos de ESMAY (1982); HAHN et al. (1987); PRUNIER et                                          al.
(1997), como consta na Tabela 1.

TABELA 1. Classificação do estado de conforto t&eacute;rmico como função das vari&aacute;veis preditoras
          temperatura (oC) e umidade relativa do ar (%).
                                               Temperatura (oC)
     UR
     (%)               <12            12-21          21-24                                    24-28                   >29
     <70         muito bom (0,7) muito bom (1,0)   bom (0,9)                               regular (0,7)           ruim (0,8)
    70-80          bom (0,6)     muito bom (1,0)   bom (0,8)                               regular (0,6)           ruim (0,9)
     >80           bom (0,6)       bom (0,8)      regular (0,8)                             ruim (0,6)             ruim (1,0)

      Para as vari&aacute;veis temperatura (oC) e amônia (ppm), a definição das vari&aacute;veis lingü&iacute;sticas
caracterizada pelo conforto t&eacute;rmico para matrizes gestantes foi baseada nos resultados encontrados
no estudo e de acordo com LARRY et al. (1994), AARNINK & ELZING (1998), SAMPAIO
(2004), conforme apresentado na Tabela 2.


TABELA 2. Classificação do estado de conforto t&eacute;rmico como função das vari&aacute;veis preditoras
          temperatura (oC) e concentração de amônia (NH3).
                                                   Temperatura (oC)
      NH3
     (ppm)                <15            15-20           20-25                         25-30                   >30
       <1           muito bom (1,0) muito bom (1,0)    bom (0,8)                    regular (0,7)           ruim (0,8)
       1-5          muito bom (1,0) muito bom (0,9)    bom (0,7)                    regular (0,6)           ruim (0,8)
      5-10            bom (0,7)       bom (0,8)       regular (0,6)                  ruim (0,7)             ruim (1,0)
      >10            regular (0,5)   regular (0,5)    regular (0,5)                  ruim (0,8)             ruim (1,0)

        As vari&aacute;veis preditoras constituem intervalos de temperatura e da taxa respirat&oacute;ria, definindo
a vari&aacute;vel-resposta, pela condição de conforto das matrizes. As classificações resultaram da
organização da base de dados geradas e apoiadas na literatura (OLIVEIRA et al., 1997; TAVARES
et al., 1999; HANNAS et al., 1999), como mostrado na Tabela 3.

TABELA 3. Classificação do estado de conforto t&eacute;rmico como função das vari&aacute;veis preditoras
          temperatura (oC) e taxa respirat&oacute;ria (mov min-1).
                                                Temperatura (oC)
 Taxa respirat&oacute;ria
             -1
   (mov min )            <15            15-20         20-25                             25-30                  >30
       <30         muito bom (1,0) muito bom (1,0) bom (1,0)                         regular (0,8)          ruim (0,9)
      30-50        muito bom (0,8) muito bom(0,8)   bom (0,8)                         ruim (0,8)            ruim (0,9)
      50-70         regular (0,7)    bom (0,7)     regular (0,6)                      ruim (0,9)            ruim (1,0)
       >70           ruim (0,7)     regular (0,6)   ruim (0,8)                        ruim (1,0)            ruim (1,0)

      O m&eacute;todo de inferência ou fuzzificação adotado foi o m&eacute;todo de Mamdani, que combina os
graus de pertinência de cada um dos valores de entrada, por meio do operador m&iacute;nimo, e agrega as
regras pelo operador m&aacute;ximo. Dado um conjunto de valores para a vari&aacute;vel-entrada, o sistema
obt&eacute;m um conjunto nebuloso, como o valor da vari&aacute;vel de controle. Esse conjunto nebuloso
representa uma ordenação de ações de controle aceit&aacute;veis naquele momento. Finalmente, uma ação
de controle global foi selecionada dentre aquelas aceit&aacute;veis, em um processo conhecido como
defuzificação (SANDRI & CORREA, 1999).
     As transformações dos resultados fuzzy em valor num&eacute;rico foram obtidas pela defuzificação,
pelo m&eacute;todo do centro de &aacute;rea (COA), em que o centro de sa&iacute;da &eacute; o centro de gravidade da função
de distribuição de possibilidade da ação de controle (MAMDANI, 1976; AMENDOLA et al.,
2004).
      As an&aacute;lises desenvolvidas neste trabalho poderiam ser implementadas por outros m&eacute;todos
que não a l&oacute;gica fuzzy, principalmente se forem consideradas apenas as vari&aacute;veis temperatura,
umidade e os usuais &iacute;ndices de conforto t&eacute;rmico. No entanto, a sua implementação pela l&oacute;gica fuzzy
possibilitou expansão que, al&eacute;m de incluir a base de regras de interação entre essas vari&aacute;veis,
permitiu a inclusão de outras vari&aacute;veis de an&aacute;lise, como concentração de gases e taxa respirat&oacute;ria,
visando à determinação do estado de conforto das matrizes su&iacute;nas.
      O delineamento experimental utilizado para a an&aacute;lise geral foi em blocos casualizados
(DBC), adotando-se como tratamentos o sistema de confinamento em baias de gestação individuais
e coletivas, sendo o n&uacute;mero de dias estudados no experimento considerados como blocos. As
vari&aacute;veis meteorol&oacute;gicas, concentração de gases e os parâmetros fisiol&oacute;gicos foram analisados,
adotando o DBC para a an&aacute;lise geral, e o teste de Tukey (p<0,01) para a comparação entre as
m&eacute;dias.

RESULTADOS E DISCUSSÃO
      A comparação entre os tratamentos e o ambiente externo, apresentados na Tabela 4, são os
resultados m&eacute;dios di&aacute;rios das vari&aacute;veis-respostas da subdivisão do microambiente estudado (sala


de gestação), e seus respectivos sistemas de contenção, baias individuais (T1) e baias coletivas
(T2). Os tratamentos apresentaram diferenças significativas para temperatura de bulbo seco (Tbs),
quando comparados entre si, verificando-se maior temperatura no T1, em virtude do maior n&uacute;mero
de animais alojados (animal m-2) nesse sistema de contenção, e pelo aporte de energia gerado pelos
animais.
      Com relação à umidade relativa do ar (UR) e à temperatura de globo negro (Tgn), ambas as
vari&aacute;veis não apresentaram diferenças estat&iacute;sticas entre tratamentos, no entanto o ambiente externo
apresentou a maior m&eacute;dia para a UR, caracterizando a condição de entorno à instalação.

TABELA 4. Valores m&eacute;dios di&aacute;rios das vari&aacute;veis ambientais para o sistema de confinamento em
          baias individuais (T1), coletivas (T2) e no ambiente externo.
                                        Tbs (oC)                                                              Tgn (oC)
                                                                          UR (%)
T1                                      25,47 a                           70,48 b                             25,20 a
T2                                      25,03 b                           70,14 b                             25,20 a
Externo                                 24,48 c                           79,65 a                             24,97 a
Valores m&eacute;dios com letras diferentes, na mesma coluna, diferem estatisticamente, pelo Teste de Tukey, p< 0,01.

      As concentrações m&eacute;dias hor&aacute;rias de oxigênio (O2) e amônia (NH3) na sala de gestação são
apresentadas na Tabela 5.

TABELA 5. Concentração m&eacute;dia hor&aacute;ria dos gases O2 e NH3 no interior da sala de gestação.
                                                             Hor&aacute;rios (h:min)
     Gases
            7    8    9                       10         11     12       13                14         15         16          17
  O2 (%)   20,9 20,9 20,9                    20,9       20,9   20,9     20,9              20,9       20,9       20,9        20,9
 NH3 (ppm) 2,1 1,9 1,0                        0,7        1,5    1,4      2,5               3,9        5,1        6,6         7,2

     Foram encontrados apenas traços de sulfeto de hidrogênio (H2S), mon&oacute;xido de carbono (CO)
e metano (CH4), correspondendo ao limite de resolução do equipamento.
     Os valores de oxigênio (O2) mantiveram-se dentro das condições recomendadas, verificando-
se valores est&aacute;veis, da ordem de 20,9%. A presença de oxigênio em n&iacute;vel adequado pode ser
considerada indicativo de que não h&aacute; risco no ambiente quanto à presença dos gases asfixiantes
(CH4 e CO2), os quais deslocam o oxigênio, conforme descrito por SALIBA & CORRÊA (2000).
       Pode-se verificar que os valores obtidos para concentração de amônia (NH3) no interior da
instalação foram inferiores para as concentrações admitidas de 10 ppm (BENEDI, 1986), mesmo
considerando o hor&aacute;rio de pico às 17 h, apresentando valor m&eacute;dio da ordem de 7,2 ppm (LARRY
et al., 1994). Atribui-se a baixa concentração de amônia na sala de gestação ao manejo adotado
pela granja, que consistia na raspagem di&aacute;ria de dejetos nas baias individuais (per&iacute;odo da manhã) e
a lavagem das baias coletivas (per&iacute;odo da tarde).
      A taxa respirat&oacute;ria apresentou diferença estat&iacute;stica entre os tratamentos baias individuais e
baias coletivas, apresentando valores da ordem de 43 mov min -1 e 36 mov min -1, respectivamente,
mostrando-se acima da condição normal para animais dessa categoria. Fêmeas gestantes em
condição de conforto t&eacute;rmico apresentam taxa respirat&oacute;ria em torno de 15 a 20 mov min -1. Os
movimentos respirat&oacute;rios podem aumentar de 22 a 100%, em função do ambiente t&eacute;rmico, de
acordo com HANNAS et al. (1999). Quando a taxa respirat&oacute;ria est&aacute; elevada, admite-se que a
temperatura do ar est&aacute; pr&oacute;xima à temperatura corporal, o calor &eacute; armazenado no organismo e o
valor da temperatura corporal aumenta acima dos valores normais, e essa resposta &eacute; decorrente do
est&iacute;mulo direto ao centro de calor no hipot&aacute;lamo, que envia impulso ao sistema cardiorrespirat&oacute;rio,
na tentativa de eliminar calor por evaporação por meio da respiração, que, neste caso, apresenta
aumento marcante (Tabela 6).


TABELA 6. M&eacute;dias das vari&aacute;veis fisiol&oacute;gicas no per&iacute;odo experimental.
                                                 Taxa respirat&oacute;ria (mov min -1)             Temperatura retal (oC)
Tratamentos
Baias individuais                                             43 a                                38,91 b
Baias coletivas                                               36 b                                38,72 a
Valores m&eacute;dios com letras diferentes, na mesma coluna, diferem estatisticamente, pelo Teste de Tukey, p< 0,01.

      Com relação à temperatura retal, notam-se diferenças significativas entre os tratamentos,
38,91 oC (baias individuais) e 38,72 oC (baias coletivas), por&eacute;m, para ambos os tratamentos, a
variação da temperatura retal encontra-se pr&oacute;xima à condição normal, variando entre 38,6 e 39,3 oC
(Tabela 6). Para matrizes em gestação, o valor considerado &oacute;timo &eacute; de 38,6 oC. Mudanças na
temperatura retal são observadas em animais submetidos ao estresse por calor, no entanto ocorrem
quando o mecanismo de perda de calor evaporativo est&aacute; sendo insuficiente (MUIRHEAD &
ALEXANDER, 1997).
      Na aplicação da l&oacute;gica fuzzy para a vari&aacute;vel temperatura (oC), considerou-se o dom&iacute;nio do
intervalo [7, 40], representando as faixas <12; 12-21; 21-24; 24-29 e >29, pelos termos
lingü&iacute;sticos: muito baixo, baixo, m&eacute;dio, alto e muito alto, respectivamente (Tabela 1). A vari&aacute;vel
umidade relativa (%) denota dom&iacute;nio no intervalo [30, 100], representando as faixas <70; 70-80 e
>80 pelos termos lingü&iacute;sticos: baixa, m&eacute;dia e alta. As funções de pertinência selecionadas foram
trapezoidais, possibilitando o aumento da sensibilidade na construção da base de regras (SANDRI
& CORREA, 1999).
      Com base nos dados apresentados neste trabalho, em relação aos limites de conforto
ambiental, criou-se um cen&aacute;rio com os termos muito bom (MB), bom (B), regular (RG) e ruim
(RM), caracterizando uma base de regras com as definições de pertinência dos termos nebulosos,
num dom&iacute;nio [0, 1]. A base de regras foi formada por estruturas do tipo: se <premissa> e
<premissa> então <conclusão>. Por exemplo: se <umidade relativa &eacute; alta> e <temperatura &eacute; muito
alta> então <conforto t&eacute;rmico &eacute; ruim>.
      Essas regras, juntamente com os dados de entrada foram processados pelo procedimento de
inferências, o qual infere a ação de controle de acordo com o conforto t&eacute;rmico dos animais,
aplicando o operador de implicação e verificando o grau de compatibilidade global entre os fatos e
as cl&aacute;usulas nas premissas das regras, determinando o valor de conclusão, obtendo-se uma ação de
controle geral.
      Na Figura 1, observa-se a variação não-linear da condição de conforto t&eacute;rmico, como função
da umidade relativa e da temperatura do ar, que foi gerada a partir da base de regras estabelecidas.
Dessa forma, verifica-se que os valores de temperatura e umidade apresentam-se como resultado da
inferência de um valor, no intervalo [0, 1], atribuindo-se o valor 0 para a condição de conforto e 1
para o desconforto t&eacute;rmico das matrizes su&iacute;nas. Foi poss&iacute;vel inferir, para a temperatura de 23,5 oC e
umidade relativa de 65%, ap&oacute;s a defuzificação, o &iacute;ndice de conforto t&eacute;rmico m&eacute;dio de 0,319,
mostrado no gr&aacute;fico de superf&iacute;cie.
      Considerando-se os dados m&eacute;dios registrados no interior da instalação, verifica-se que o valor
encontrado para temperatura no T1 foi de 25,47 oC e umidade relativa do ar de 70,48% (Tabela 4),
permanecendo dentro da faixa limite estabelecida no gr&aacute;fico gerado, caracterizando-se como
condição de conforto (B), não deslocando o &iacute;ndice de 0,319, a partir da base de regras
estabelecidas, ap&oacute;s sua verificação.
      De maneira an&aacute;loga, têm-se, para a segunda situação, as vari&aacute;veis temperatura e concentração
de amônia, admitindo-se os termos lingü&iacute;sticos de acordo com as faixas evidenciadas na Tabela 2.
Para a vari&aacute;vel temperatura, considerou-se o dom&iacute;nio [10, 40], em que foram atribu&iacute;das as
denominações: muito baixo, baixo, m&eacute;dio, alto e muito alto. J&aacute; para a vari&aacute;vel amônia, determinou-
se o dom&iacute;nio [0, 15], com os termos lingü&iacute;sticos muito baixo, baixo, m&eacute;dio e alto.





FIGURA 1. Conforto ambiental como função da temperatura e umidade relativa do ar.

      Nota-se, na Figura 2, que variação não-linear da vari&aacute;vel-resposta conforto t&eacute;rmico, como
função das vari&aacute;veis preditoras concentração de amônia e temperatura do ar, gerada a partir da base
de regras, que os valores de temperatura e da concentração de amônia apresentam-se como
resultado da inferência de um valor, no intervalo [0, 1], representando o conforto dos animais. Com
base no gr&aacute;fico de superf&iacute;cie, foi poss&iacute;vel obter inferência para temperatura de 25 oC e teor de
amônia de 7,5 ppm, da condição limite de conforto das fêmeas gestantes, para o &iacute;ndice encontrado
de 0,501.




FIGURA 2. Conforto ambiental como função da temperatura e a concentração de amônia.


      Verifica-se, na Tabela 5, que as condições m&eacute;dias para a temperatura (oC) e o teor de amônia
(ppm) registrados no interior da edificação apresentaram valores da ordem de 25,47 e 3,3,
respectivamente, e, de acordo com a Figura 3, observa-se que, para essas condições, sua
classificação, comparativamente com o sistema gerado, encontra-se na faixa MB, a partir do &iacute;ndice
de conforto ambiental de 0,336.
      Outra simulação realizada foi para as vari&aacute;veis independentes, temperatura e taxa
respirat&oacute;ria, sendo definidas as vari&aacute;veis lingü&iacute;sticas em: muito baixa, baixa, m&eacute;dia, alta, muito alta
e baixa, m&eacute;dia, alta, muito alta, sob o dom&iacute;nio [10, 40] e [20, 80], respectivamente, de acordo com
a Tabela 3.
      A vari&aacute;vel-resposta caracterizada pelo conforto ambiental das matrizes em muito bom, bom,
regular e ruim, no intervalo do dom&iacute;nio [0, 1], apresentou valores dentro da superf&iacute;cie gerada de
25 oC para temperatura e de 50 mov min-1 para taxa respirat&oacute;ria, apresentando condição m&eacute;dia de
conforto de 0,718, classificado como RG. As classificações foram formuladas com base nos dados
registrados, podendo ser alteradas de acordo com o conhecimento de casos espec&iacute;ficos localizados,
visando à garantia da manutenção do controlador.
      Sabendo-se que os valores m&eacute;dios para temperatura e taxa respirat&oacute;ria apresentaram valores
de 25,47 oC e 43 mov min-1, para a condição mais cr&iacute;tica, com as matrizes alojadas em baias
individuais, sua classificação apresenta &iacute;ndice de conforto de 0,691, ficando abaixo da condição
imposta pelo sistema fuzzy, estando entre B e RG.




FIGURA 3. Conforto ambiental como função da temperatura e da taxa respirat&oacute;ria.

      A utilização da ferramenta permitiu estimar alguns parâmetros ideais de conforto às matrizes
gestantes, conforme apresentado na Tabela 7.

TABELA 7. Limite m&eacute;dio do conforto ambiental para matrizes gestantes determinado por meio da
          teoria dos conjuntos fuzzy ( ) e os valores m&eacute;dios registrados no estudo ( &#8217;).
                                               Conforto          Valores         Vari&aacute;vel-              Vari&aacute;vel-Resposta
Vari&aacute;veis Preditoras
                                               Ambiental         M&eacute;dios         Resposta ( )                   ( &#8217;)
Temperatura (oC)                                24,25             25,47            0,319                      0,319
Umidade relativa (%)                             65               70,48              -                          -
Amônia (ppm)                                     10                3,3             0,501                      0,336
Taxa respirat&oacute;ria (mov min-1)                    50                43              0,718                      0,691


      &Eacute; interessante salientar que a aplicação da l&oacute;gica fuzzy permitiu estimar os valores m&eacute;dios
para os &iacute;ndices de conforto ambiental ( ) e, posteriormente, a caracterização das vari&aacute;veis
registradas no ambiente estudado ( &#8217;), o que possibilitou a comparação entre os &iacute;ndices sugeridos e
encontrados no experimento, permitindo inferência em valores intermedi&aacute;rios no resultado do
ambiente no interior da instalação.
      O uso da teoria dos conjuntos fuzzy &eacute; interessante e &uacute;til para a continuidade de pesquisas
desta natureza, pois permite estimativa entre os dados resultantes do trabalho experimental com os
estabelecidos pela literatura, por interm&eacute;dio de base de regras, para a determinação do conforto
ambiental aplicado a matrizes na fase de gestação.

CONCLUSÕES
      O sistema de alojamento que se mostrou mais adequado às condições de conforto animal foi
o confinamento em baias coletivas, atendendo à demanda por um ambiente que lhe garantiu maior
conforto t&eacute;rmico ambiental, potencializando o efeito de sua expressão fisiol&oacute;gica. A utilização da
teoria dos conjuntos fuzzy permitiu estabelecer condições de contorno para estimar o conforto das
matrizes gestantes.
</font></p>
<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b> Referências </b></font></p>
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